进行详尽的审查。在美国国家医学图书馆（The United States National Library of Medicine），一些专业的 注释员会检查每一篇在PubMed中被索引的文章，以便将其与Mesh中的相关术语相关联（Mesh是一个大约 有28000个标签的集合）。这是一个十分耗时的过程，注释器通常在归档和标记之间有一年的延迟。这里，机器 学习算法可以提供临时标签，直到每一篇文章都有严格的人工审核。事实上，近几年来，BioASQ组织已经举 然不可能考虑所有类型的序列转换，但以下特殊情况值得一提。 标记和解析。这涉及到用属性注释文本序列。换句话说，输入和输出的数量基本上是相同的。例如，我们可 能想知道动词和主语在哪里，或者可能想知道哪些单词是命名实体。通常，目标是基于结构和语法假设对文 本进行分解和注释，以获得一些注释。这听起来比实际情况要复杂得多。下面是一个非常简单的示例，它使 用“标记”来注释一个句子，该标记指示哪些单词引用命名实体。标记为“Ent”，是实体（entity）的简写。 ad_csv函数。该数据集有四行三列。其 中每行描述了房间数量（“NumRooms”）、巷子类型（“Alley”）和房屋价格（“Price”）。 # 如果没有安装pandas，只需取消对以下行的注释来安装pandas # !pip install pandas import pandas as pd data = pd.read_csv(data_file) print(data) NumRooms

务，尽管大量的未标记文本语料库非常丰富，但用于学习这些特定任务的标记数据却很少，这使得经过区分训练的模型很难充分执行。 同时，大多数深度学习方法需要大量手动标记的数据，这限制了它们在许多缺少注释资源的领域的适用性。 ✓ 在考虑以上局限性的前提下，GPT论文中证明，通过对未标记文本的不同语料库进行语言模型的生成性预训练，然后对每个特定任务 进行区分性微调，可以实现这些任务上的巨大收益。

Updating parameters optimizer.step() print('epoch {}, loss {}'.format(epoch, loss.item())) 这部分的代码注释都很清楚了，这里就不再赘述。 第五步：根据训练得到的参数，使用模型预测得到回归直线并 显示，代码如下： predicted = model(torch.from_numpy(x).requires_grad_())